Efficient Top-k Querying over Social-Tagging Networks

Schenkel, Ralf; Crecelius, Tom; Kacimi El Hassani, Mouna; Michel, Sebastian; Neumann, Thomas; Parreira, Josiane Xavier; Weikum, Gerhard

Efficient Top-k Querying over Social-Tagging Networks

Schenkel, R., Crecelius, T., Kacimi El Hassani, M., Michel, S., Neumann, T., Parreira, J. X., & Weikum, G. (2008). Efficient Top-k Querying over Social-Tagging Networks. In S.-H., Myaeng, D. W., Oard, F., Sebastiani, T.-S., Chua, & M.-K., Leong (Eds.), ACM SIGIR 2008: Thirty-First Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (pp. 523-530). New York, NY: ACM.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-000F-1B81-F 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0015-7E6A-6

資料種別: 会議論文

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Schenkel, Ralf¹, 著者
Crecelius, Tom^{1, 2}, 著者
Kacimi El Hassani, Mouna¹, 著者
Michel, Sebastian¹, 著者
Neumann, Thomas¹, 著者
Parreira, Josiane Xavier¹, 著者
Weikum, Gerhard¹, 著者

所属:
1Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_24018
2International Max Planck Research School, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_1116551

内容説明

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キーワード: -

要旨: Online communities have become popular for publishing and searching content, as well as for finding and connecting to other users. User-generated content includes, for example, personal blogs, bookmarks, and digital photos. These items can be annotated and rated by different users, and these social tags and derived user-specific scores can be leveraged for searching relevant content and discovering subjectively interesting items. Moreover, the relationships among users can also be taken into consideration for ranking search results, the intuition being that you trust the recommendations of your close friends more than those of your casual acquaintances. Queries for tag or keyword combinations that compute and rank the top-k results thus face a large variety of options that complicate the query processing and pose efficiency challenges. This paper addresses these issues by developing an incremental top-k algorithm with two-dimensional expansions: social expansion considers the strength of relations among users, and semantic expansion considers the relatedness of different tags. It presents a new algorithm, based on principles of threshold algorithms, by folding friends and related tags into the search space in an incremental on-demand manner. The excellent performance of the method is demonstrated by an experimental evaluation on three real-world datasets, crawled from deli.cio.us, Flickr, and LibraryThing.

資料詳細

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言語: eng - English

日付: 修正: 2009-03-26出版: 2008

出版の状態: 出版

ページ: -

出版情報: -

目次: -

査読: -

識別子（DOI, ISBNなど）: eDoc: 428213
その他: Local-ID: C125756E0038A185-379D646FF215A8AFC125742000389BCB-SchenkelCKMNPW08

学位: -

訴訟

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Project information

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出版物 1

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出版物名: ACM SIGIR 2008 : Thirty-First Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval

種別: 会議論文集

著者・編者:
Myaeng, Sung-Hyon, 編集者
Oard, Douglas W., 編集者
Sebastiani, Fabrizio, 編集者
Chua, Tat-Seng, 編集者
Leong, Mun-Kew, 編集者

所属:
-

出版社, 出版地: New York, NY : ACM

ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 523 - 530 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-1-60558-164-4

出版物 2

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出版物名: ACM SIGIR Forum

種別: 連載記事

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出版社, 出版地: -

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